La creciente oferta de herramientas de inteligencia artificial (IA) obliga a las instituciones sanitarias a evaluar su utilidad, seguridad y pertinencia antes de incorporarlas a sus procesos. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el 64 % de los países europeos ya utiliza esta tecnología para diagnósticos, por lo que se requiere analizar criterios de selección, necesidades reales y riesgos antes de implementarla.

En ese contexto, los profesionales que participan en un servicio prestador de salud deben contar con la suficiencia informativa en relación con las diferentes dimensiones de estas herramientas. Así, podrán no solo valorarlas como alternativas para su implementación, sino también entender dónde y cómo serán más seguras y eficientes.

¿Qué criterios permiten comparar distintas soluciones de IA?

En el sector salud, la elección de una solución potenciada por IA implica examinar con detenimiento los siguientes aspectos:

• Validación clínica y desempeño. Es necesario comprobar su sensibilidad, especificidad y capacidad predictiva, además de verificar resultados mediante evaluaciones externas y datos representativos que reduzcan posibles sesgos.
• Transparencia y equidad. La herramienta debe ofrecer explicaciones comprensibles sobre sus resultados y contar con mecanismos auditables que permitan identificar y corregir sesgos relacionados con distintas poblaciones.
• Regulación, privacidad y seguridad. Su implementación debe cumplir las normas sanitarias aplicables, proteger los datos clínicos mediante medidas de seguridad y garantizar una gestión responsable de la información sensible.
• Integración tecnológica y operativa. La solución debe interoperar con historias clínicas electrónicas y simplificar procesos asistenciales sin incorporar cargas administrativas innecesarias.

¿Cómo comprobar la idoneidad de una herramienta de IA?

Antes de adoptar este tipo de soluciones, el establecimiento debe identificar el problema a resolver. Al analizar el flujo de trabajo, pueden detectarse tareas repetitivas, cuellos de botella y oportunidades de mejora, desde la admisión hasta la documentación clínica. Así, la tecnología responderá a una necesidad concreta, real y medible.

Es importante evaluar cómo la solución se integrará con los sistemas existentes y si resulta aceptable para los profesionales que deberán utilizarla. Factores como el volumen de pacientes, la especialidad, la complejidad de los casos y las tareas administrativas permiten determinar si sus funciones aportarán beneficios reales a todos.

La utilidad debe analizarse junto con la seguridad de los datos clínicos. Una herramienta adecuada tiene que demostrar eficacia, proteger información sensible y cumplir las exigencias regulatorias aplicables. La revisión de protocolos de seguridad, documentación técnica y mecanismos de protección evitará que una innovación tecnológica genere nuevos e innecesarios riesgos operativos.

Debe considerarse también que el uso de las herramientas de IA no es un proceso puntual, si no un continuum de mejora y refinamiento de las herramientas y sus beneficios. Por ello, la generación sostenida de los datos nativos y la información de calidad es muy importante. Esto resulta más viable si existe una comprensión lo más homogénea posible por parte de los integrantes de los servicios.

¿Qué riesgos evaluar antes de implementar la solución de IA?

Se pueden distinguir dos tipos de riesgos. El primero está relacionado con el uso y la implementación de herramientas de IA e incluye aquellos factores clínicos, éticos, tecnológicos y organizacionales que pueden comprometer la seguridad y la calidad de la atención. El segundo se vincula directamente con las herramientas de IA como productos:

• Errores algorítmicos. Los falsos positivos o negativos generan diagnósticos incorrectos, tratamientos inadecuados o decisiones clínicas que perjudiquen al paciente.
• Sesgos discriminatorios. Datos poco representativos reproducen desigualdades y generan resultados imprecisos para determinados grupos poblacionales durante la atención.
• Falta de transparencia. Es importante garantizar trazabilidad y explicabilidad para comprender cómo se desarrollan, utilizan y justifican las decisiones algorítmicas.
• Privacidad y seguridad. La información clínica requiere protección reforzada frente a accesos indebidos, filtraciones, usos comerciales no autorizados o deducciones sobre información sensible.
• Responsabilidades difusas. Deben establecerse responsabilidades claras entre desarrolladores, proveedores y profesionales ante posibles daños derivados del funcionamiento de una herramienta.
• Barreras de implementación. Las deficiencias en datos, interoperabilidad, sistemas tecnológicos y flujos clínicos dificultan la incorporación efectiva de estas soluciones.

La incorporación de la IA en el sector salud exige evaluar su utilidad, seguridad, integración y posibles riesgos antes de implementarla.

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Referencias

Campus Health Tech. (2026, 6 de agosto). IA en diagnóstico y tratamiento médico. 

Fahim, Y., Hasani, I., Kabba, S., & Ragab, W. (2025). Artificial intelligence in healthcare and medicine: Clinical applications, therapeutic advances, and future perspectives [Inteligencia artificial en la atención sanitaria y la medicina: aplicaciones clínicas, avances terapéuticos y perspectivas futuras]. The Egyptian Journal of Internal Medicine, 30, 848. 

Itaca. (2025, 20 de octubre). Cómo elegir la mejor herramienta de IA para su práctica médica. 

Organización Mundial de la Salud, Oficina Regional para Europa. (2025, 19 de noviembre). Artificial intelligence is reshaping health systems: State of readiness across the WHO European Region. 

Telefónica Empresas. (s. f.). Riesgos de la inteligencia artificial en salud.